ELINEXT
вчера

ml engineer

в пределах рынка
вакансия 314 200 ₽
в среднем 310 235 ₽
мэтч
Добавь резюме в профиле, чтобы видеть % мэтча с вакансией

сопроводительное письмо

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

описание

Команда разрабатывает систему реального времени для одновременного распознавания и разделения нескольких источников звука (вокал, инструменты и т.д.) из живых музыкальных потоков с низкой задержкой. Роль сосредоточена на продакшн-системах реального времени для аудио ML, а не на оффлайн-экспериментах.

задачи

  • Работать с моделями реального времени для разделения аудиоисточников (Demucs / Hybrid Demucs, Band-Split RNN, TF-GridNet).
  • Разрабатывать мультилейбл-классификацию аудио.
  • Создавать пайплайны низкой задержки (цель < 200 мс).
  • Внедрять стриминговый инференс (перекрывающиеся окна, буферизация, каузальные свёртки).
  • Разворачивать ML-модели в продакшене (GPU-сервера, edge или облако).
  • Оптимизировать модели (квантизация, прореживание, ONNX / TensorRT).
  • Настраивать Docker, CI/CD для ML-пайплайнов.
  • Внедрять мониторинг и логирование для систем реального времени.

требования

  • Опыт работы с реальным временем разделения аудиоисточников, включая модели Demucs / Hybrid Demucs, Band-Split RNN, TF-GridNet.
  • Глубокое понимание мультилейбл-классификации аудио.
  • Уверенное владение PyTorch (предпочтительно) или TensorFlow для аудио ML.
  • Опыт с архитектурами аудио ML в продакшене (U-Net, Wave-U-Net, Conv-TasNet, Audio Spectrogram Transformer (AST), HTS-AT).
  • Знание извлечения аудиопризнаков (mel-spectrograms, STFT, CQT, MFCCs, chromagrams).
  • Навыки стриминговой обработки аудио с ограничениями по задержке.
  • Понимание частоты дискретизации, окнирования, размеров хопа и их влияния в реальном времени.
  • Понимание компромиссов задержка/точность/вычисления.
  • Будет плюсом Music Information Retrieval (MIR): распознавание жанра, темпа, тональности, опыт с датасетами (MUSDB18, AudioSet, MedleyDB, DCASE), участие в соревнованиях или публикациях (DCASE, MIREX, SiSEC), опыт деплоя на устройстве/edge, WebAudio API или клиентская обработка аудио.

условия

  • Социальный пакет и медстраховка.
  • Оплачиваемый отпуск и больничные.
Telegram Добавить в отклики